{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import torch\n",
    "from torch import nn"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 定义二维卷积运算\n",
    "def convolution_2d(X, K):\n",
    "    h, w = K.shape # 卷积核的宽和高\n",
    "    Y = torch.zeros((X.shape[0]-h+1,X.shape[1]-w+1))\n",
    "    for i in range(Y.shape[0]):\n",
    "        for j in range(Y.shape[1]):\n",
    "            Y[i,j] = (X[i:i+h,j:j+w]*K).sum()\n",
    "    return Y"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "tensor([[1., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 1.],\n",
      "        [1., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 1.],\n",
      "        [1., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 1.],\n",
      "        [1., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 1.],\n",
      "        [1., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 1.],\n",
      "        [1., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 1.],\n",
      "        [1., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 1.],\n",
      "        [1., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 1.],\n",
      "        [1., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 1.]])\n",
      "tensor([[ 0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0., -1.,  0.,  0.,  0.,\n",
      "          0.],\n",
      "        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0., -1.,  0.,  0.,  0.,\n",
      "          0.],\n",
      "        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0., -1.,  0.,  0.,  0.,\n",
      "          0.],\n",
      "        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0., -1.,  0.,  0.,  0.,\n",
      "          0.],\n",
      "        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0., -1.,  0.,  0.,  0.,\n",
      "          0.],\n",
      "        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0., -1.,  0.,  0.,  0.,\n",
      "          0.],\n",
      "        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0., -1.,  0.,  0.,  0.,\n",
      "          0.],\n",
      "        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0., -1.,  0.,  0.,  0.,\n",
      "          0.],\n",
      "        [ 0.,  0.,  0.,  0.,  1.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0., -1.,  0.,  0.,  0.,\n",
      "          0.]])\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# 尝试一下垂直边缘检测\n",
    "img = torch.ones((9,16))\n",
    "img[:,5:11] = 0\n",
    "k = torch.tensor([[1.0,-1.0]])\n",
    "# 对于水平变化不大的像素，其生成的像素值是非常小的，有变化会有很大的值\n",
    "print(img)\n",
    "Y = convolution_2d(img,k)\n",
    "print(Y)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# 定义卷积层\n",
    "class Conv2d(nn.Module):\n",
    "    def __init__(self, kernel_size) -> None:\n",
    "        super().__init__()\n",
    "        self.weight = nn.Parameter(torch.rand(kernel_size))\n",
    "        self.bias = nn.Parameter(torch.zeros(1))\n",
    "\n",
    "    def forward(self, x):\n",
    "        return convolution_2d(x, self.weight) + self.bias"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "loss:28.14503288269043\n",
      "loss:23.306774139404297\n",
      "loss:19.300304412841797\n",
      "loss:15.982574462890625\n",
      "loss:13.235166549682617\n",
      "loss:10.960039138793945\n",
      "loss:9.076009750366211\n",
      "loss:7.515843391418457\n",
      "loss:6.223870754241943\n",
      "loss:5.153986930847168\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# 根据上面垂直边缘检测的输入输出来学习卷积核\n",
    "# 这里我们用torch中自带的Conv2d\n",
    "net = nn.Conv2d(1,1,(1,2),bias=False)\n",
    "# 实际中涉及到批量大小和通道数量\n",
    "img1 = img.reshape(1,1,9,16)\n",
    "Y1 = Y.reshape(1,1,9,15)\n",
    "\n",
    "for i in range(10):\n",
    "    y_h = net(img1)\n",
    "    l = (y_h-Y1)**2\n",
    "    net.zero_grad()\n",
    "    l.sum().backward()\n",
    "    net.weight.data[:] -= 5e-3*net.weight.grad\n",
    "    print(f\"loss:{l.sum()}\")"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "base",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.11.7"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}
